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[机器学习] 《机器学习实战》 价值500 2019

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发表于 2020-4-18 09:18:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
│  介绍.png+ G  G/ `. b( {5 O6 \  j$ d
│  1 p7 r( x# x$ c# T' a: B+ R0 J9 G! |
├─01.第1章 k-近邻算法: U* [; X4 M% j9 V% p6 o
│      任务01:第1期 k-近邻算法(完整版).zip8 v% c! @2 S$ F" N
│      任务02: 1.机器学习概述.mp4
$ D: n. Q- X* K8 w# p│      任务03: 2.k-近邻算法原理.mp4
" \. R7 |1 S4 w( N+ \: o5 z│      任务04: 3.k-近邻的python实现.mp4( V- z$ b6 l/ ~4 k: E4 g4 B
│      任务05: 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4
6 R- G' b3 \/ H8 j+ T/ ~1 `: `1 t│      任务06: 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp49 l2 D& I; e' A; N8 _/ w4 C0 H
│      / N0 z) K8 N. y2 G" v
├─02.第2章 决策树
( U2 i) c2 L  P│      任务07:第2期 决策树(完整版).zip1 l( [2 A; T8 {2 g
│      任务08: 1. 决策树原理简介.mp4' ^& _; j0 L: E! R
│      任务09: 2. 决策树的构建准备工作.mp41 U2 n# e! {% T4 [: u9 C
│      任务10: 3. 递归构建决策树.mp41 E- j6 P8 ], U( e
│      任务11: 4. 利用sklearn绘制决策树.mp4+ r  ]: @9 Z$ u# k1 ~5 x
│      任务12: 5. 决策树的可视化.mp4
' M: F9 x1 S! Z6 j, w│      任务13: 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型.mp4
# ?' E* a* ?0 X% I; k/ x! V│      
% G, w$ e0 ^  ]) q- d├─03.第3章 朴素贝叶斯: ~+ R; W8 M: D: V6 z5 ~
│      任务14: 第3期 朴素贝叶斯 (完整版).zip6 M2 t" v& P+ X' u
│      任务15: 1. 朴素贝叶斯概述.mp47 y5 x) ^& b0 x) ~
│      任务16: 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp4
- s6 Z. {' J/ ]. r$ A; D8 G6 c│      任务17: 3. 朴素贝叶斯之言论过滤.mp4
, \# h. S$ r' C; C; F" n│      任务18: 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤.mp47 {: l. Y& ?5 J! u9 x  T
│      任务19: 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”.mp4
3 ]8 A( X: u- {│      任务20: 6. 算法总结.mp4" [, S* J, x$ P
│      , q- B- B* S/ L; \; i
├─04.第4章 Logistic 回归
* |( S9 S) Q4 [( j9 K│      任务21:第4期 logistic(完整版).zip
2 h- ?% ]/ n$ n+ ^│      任务22: 1. logistic原理概述.mp4" t$ q- A$ R  _$ R2 _
│      任务23: 2. 损失函数正则化.mp48 C8 g+ c# p3 \  }: _' c# O' Z% ]
│      任务24: 3. 梯度下降法.mp41 k& r: ~9 Z! f5 v* ~/ y
│      任务25: 4. 梯度下降种类解析.mp45 N1 G$ L2 j" j  j& C$ O
│      任务26: 5. 梯度下降求解逻辑回归.mp44 \4 w; ]& ~8 k: u
│      任务27: 6. 病马案例.mp4
; ~( c& R6 H) x; C2 q2 l0 J% w1 h3 |│      任务28: 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例.mp42 s: H( ~9 u) ~' O
│      任务29: 8. 分类算法大比拼.mp45 }/ [# V2 }; `2 m3 Z
│      任务30: 9. 算法总结.mp41 i0 u0 z; h  i9 a2 P" d, a
│      ( R' Q7 v7 W! J# h+ c5 a
├─05.第5章 支持向量机* p' f: G0 F' \' O
│      任务31:第5期 支持向量机(完整版).zip& p& n9 J! u( q  R  b" X* R  z
│      任务33: 2. 补充数学公式.mp4
, x9 `& F) k& n& `8 B, F" y; f│      任务34: 3. smo算法流程.mp4
" I, Z( u. Z% h6 J│      任务35: 4. 简化版smo算法.mp4# g$ _" a% L; Y7 x$ t% K& _7 w8 c
│      任务36: 5. 完整版smo算法.mp4
  O9 F! Y; F: j│      任务37: 6. 核函数.mp4
- e& n) Y* F! B2 T│      任务38: 7. 非线性svm.mp4
* X+ D) k7 a! s  U│      任务39: 8. 案例:svm之手写数字识别.mp4- {$ Z' i. J( B) g
│      任务40: 9. 算法总结.mp4* h0 U4 }- v4 E: ^
│      / Q* d  \5 Z" d+ M) k
├─06.第6章 AdaBoost算法
; M& Q, e4 M/ B2 s$ I. r% ~9 S; p│      任务41:第6期 Adaboost算法(完整版).zip
! Y$ h# q7 L3 I/ c& I/ T│      任务42: 1. 集成算法概念.mp4
5 v; k0 a' r+ F+ x. @/ `( l2 A3 ^│      任务43: 2. adaboost算法步骤.mp49 @" @& v8 }4 R7 h- g- z0 A5 }
│      任务44: 3. 构建弱分类器.mp4) z, i, c0 C1 ?; q5 n- P( A  n
│      任务45: 4. adaboost完整版函数.mp4  U5 \; {  X4 a2 e
│      任务46: 5. 案例:adaboost在病马数据集上的应用.mp4
# \, j# ?1 L5 n' v0 y4 l" Z4 J│      任务47: 6. 分类器衡量指标.mp4
. o9 {8 U8 t$ h* y7 h: s( S  a. W│      任务48: 7. 样本不均衡问题.mp4
5 s, C) I0 B! H/ w' o( O│      任务49: 8. 案例:套坦尼克号幸存者预测.mp4
2 T) q" n. v8 t│      
! r2 y+ F3 Q, R; X2 F: S. B├─07.第7章 线性回归' n' H: M6 ~, e. Q
│      任务50:第7期 线性回归(完整版).zip. |9 q; l  ~4 {
│      任务51: 1. 线性回归概述.mp46 O+ T8 G5 X* R% F4 F! s+ ~; F, V
│      任务52: 2. 线性回归的损失函数.mp4
& |2 p3 a9 D) y. r3 l  @8 K│      任务53: 3. 简单线性回归python实现.mp4* v3 n: ~2 {3 c! Z& }
│      任务54: 4. 局部加权线性回归.mp4
' c- K6 R6 _) L( |/ s│      任务55: 5. 案例:预测鲍鱼的年龄.mp4
+ _' u9 J1 S3 s# D# D- I( z( O│      任务56: 6. 岭回归.mp4; h( N+ |, P, J0 G$ Y( ^4 z
│      任务57: 7. lasso和向前逐步回归.mp4- X  D0 ~1 ^8 k  Q3 L6 n0 {
│      任务58: 8. 爬虫获取乐高交易数据.mp4! R+ u/ P* n/ m* v! S
│      任务59: 9. 乐高二手成交价预测.mp4. D" x' }4 y7 k8 M( O) q
│      . {. Q) o+ Q% L
├─08.第8章 树回归
0 n& m+ l$ l) b5 _: T4 z- `0 H│      任务60:第8期 树回归(完整版).zip
; o4 R2 Q8 G& l' q6 j│      任务61: 1. 决策树回顾.mp4. q  T5 q) K* ?* |
│      任务62: 2.cart算法概述.mp4
0 g0 \5 m2 e7 T; Y$ _. W' a6 x% u  T│      任务63: 3. cart回归树的python实现.mp4+ r, G8 e2 ^+ Y  c9 J7 B
│      任务64: 4. 回归树的sklearn实现.mp42 R# I& O3 P! \% B
│      任务65: 5. 树剪枝.mp4# n4 F' ]0 P" r  I
│      任务66: 6. 模型树.mp4
6 H! l: M" ^: P│      任务67: 7. 回归树预测结果.mp4$ {2 t  M, k2 f1 \; x% x
│      任务68: 8. 模型树和标准线性回归预测结果.mp4
8 z! ]1 Q  N6 O. K│      任务69: 9. 使用python的tkinter库创建gui.mp4* J( r. `8 U0 n" ~) E( @/ X: A/ X5 G
│      + y3 h3 E6 s; ^, q) ^9 [
├─09.第9章 K-均值聚类算法$ d, f5 f3 [% Q# m' a1 t3 z4 B
│      任务70:第9期 K-均值聚类(完整版).zip
% R9 Q" f% m8 D6 \/ S│      任务71: 1. 聚类分析概述.mp4
& r! b2 z1 L" k  ?# g, }│      任务72: 2. k均值算法原理.mp4/ O/ H" d, A: @" `
│      任务73: 3. k均值算法的python实现(1).mp4
* B1 t0 c4 W+ [, j, V3 G  j. y. [│      任务74: 4. k均值算法的python实现(2).mp4
$ T  [" i9 Z, J% u│      任务75: 5. 算法验证.mp4
# j" k1 v4 G+ z" ~│      任务76: 6. 误差平方和sse和学习曲线.mp4
) e9 B' y% U2 U0 j│      任务77: 7. 模型收敛稳定性探讨.mp4
9 }  t1 u. a  _2 B& D: o1 o5 H8 v│      任务78: 8. 二分k均值法(1).mp4
& k  q8 G& B1 W7 r│      任务79: 9. 二分k均值法(2).mp44 r/ F2 t( X/ o0 u
│      任务80: 10. 聚类模型评价指标.mp4
% l/ k6 [3 r4 d( w" o│      任务81: 11. 轮廓系数的python实现.mp4
0 i4 u2 I6 u0 s2 t; E( {│      任务82: 【附录1】距离类模型中距离的确定.mp46 _! e$ F3 |  g5 X8 t/ {
│      任务83: 【附录2】归一化处理.mp4
* w  a. ~( _, Q- M  r, b│      ; L+ ]. X: @6 Q
└─10.第10章 关联规则之Apriori1 N0 A. M5 N3 x6 S5 p
        任务84:课件、代码及数据集下载.zip
2 O5 y# @" X- i% {8 M        任务85: 1 关联分析概述.mp4" @  f  o5 v4 _, o8 I
        任务86: 2 频繁项集的评估标准:支持度&置信度.mp4: o3 D* _) F) y; b9 C0 ?, C
        任务87: 3 频繁项集的评估标准:提升度.mp4
9 ~) d, b3 g! {$ G9 _, j        任务88: 4 关联规则的发现.mp4
& @9 d! x6 z  g        任务89: 5 apriori原理.mp45 A* V$ P# g. }' p" Q4 e6 R
        任务90: 6 apriori挖掘频繁项集(1).mp4
4 |, C1 E8 J) d& W5 c        任务91: 7 apriori挖掘频繁项集(2).mp4
; e3 x. X, z5 V* s% c/ ?        任务92: 8 apriori挖掘频繁项集(3).mp4  f1 T9 l7 x& I9 j1 r
        任务93: 9 apriori挖掘关联规则(1).mp4
0 d8 K0 l6 W# ^% p8 B1 _        任务94: 10 apriori挖掘关联规则(2).mp4% ^9 j' _! }# a
        任务95: 11 案例:发现美国国会投票中的模式.mp4
1 t: h* [/ y) \0 D) o( i3 G# R        任务96: 12 案例:发现毒蘑菇的相似特征(1).mp4
0 c9 H6 |* Z+ M7 E) ~, B8 r/ ?5 t2 W        任务97: 13 案例:发现毒蘑菇的相似特征(2).mp4
& T7 \) y" A& `) _( O        任务98: 14 案例:发现毒蘑菇的相似特征(3).mp46 p, @- Q9 f; j% j0 f" A6 X

' S2 V6 T( i8 W8 m2 N& F下载地址:
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发表于 2020-7-19 13:37:32 | 显示全部楼层
太厉害了
学数学
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